| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 众源地理数据研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 旅游路线推荐研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容与目标 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构与技术路线 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论知识与关键技术 | 第17-22页 |
| 2.1 众源地理数据的相关概述 | 第17-18页 |
| 2.1.1 众源地理数据分类 | 第17页 |
| 2.1.2 众源地理数据特点 | 第17-18页 |
| 2.2 个性化推荐技术 | 第18-20页 |
| 2.2.1 基于协同过滤推荐 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于关联规则推荐 | 第19页 |
| 2.2.3 基于内容推荐 | 第19-20页 |
| 2.2.4 组合推荐 | 第20页 |
| 2.3 频繁序列挖掘技术 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 众源地理数据的获取、处理与验证 | 第22-35页 |
| 3.1 研究区域概况以及数据来源选择 | 第22-24页 |
| 3.1.1 研究区域选择 | 第22-23页 |
| 3.1.2 数据来源选择 | 第23-24页 |
| 3.2 众源地理数据的采集与预处理 | 第24-28页 |
| 3.2.1 旅游相关POI数据采集与预处理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 所有旅游路线数据采集与预处理 | 第26-27页 |
| 3.2.3 每一天旅游路线数据采集与预处理 | 第27-28页 |
| 3.3 数据地理信息化 | 第28-29页 |
| 3.4 数据质量验证 | 第29-31页 |
| 3.5 数据采集结果 | 第31-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 热门旅游路线推荐算法研究 | 第35-54页 |
| 4.1 解决方案综述 | 第35-36页 |
| 4.1.1 解决问题描述 | 第35页 |
| 4.1.2 整体方案综述 | 第35-36页 |
| 4.2 热门旅游路线推荐算法详述 | 第36-50页 |
| 4.2.1 旅游路线标签化及剪枝 | 第37-42页 |
| 4.2.2 热门旅游路线挖掘 | 第42-48页 |
| 4.2.3 综合旅游路线收益算法及Top-N输出 | 第48-50页 |
| 4.3 热门旅游路线推荐算法验证 | 第50-53页 |
| 4.3.1 测试数据集与测试环境 | 第50页 |
| 4.3.2 评测指标 | 第50-51页 |
| 4.3.3 对比测试设计 | 第51页 |
| 4.3.4 对比测试结果 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于众源地理数据的热门旅游路线推荐及可视化平台 | 第54-66页 |
| 5.1 平台需求分析 | 第54-55页 |
| 5.2 平台架构设计 | 第55-56页 |
| 5.2.1 平台客户层架构 | 第55-56页 |
| 5.2.2 平台应用层架构 | 第56页 |
| 5.2.3 平台数据层架构 | 第56页 |
| 5.3 平台数据库设计 | 第56-59页 |
| 5.4 平台功能设计与实现 | 第59-63页 |
| 5.4.1 旅游要求输入模块的设计与实现 | 第60-62页 |
| 5.4.2 旅游路线推荐模块的设计与实现 | 第62-63页 |
| 5.4.3 旅游路线展示功能模块的设计与实现 | 第63页 |
| 5.5 平台验证 | 第63-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 论文的研究成果 | 第66-67页 |
| 6.2 论文存在的不足之处及下一步工作 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录A 众源地理数据结构图 | 第71-73页 |
| 附录B 香港旅游景点数据 | 第73-84页 |
| 附录C 在线旅游路线数据 | 第84-92页 |
| 附录D 热门旅游路线推荐平台数据表结构 | 第92-94页 |
| 附录E 热门旅游路线推荐平台核心功能代码 | 第94-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第98页 |